Більше половини організацій, що впроваджують ШІ, стикаються з критичними проблемами якості даних, показує нове дослідження

Комплексне дослідження галузі, що аналізує впровадження корпоративного штучного інтелекту, виявляє суттєвий парадокс: хоча 88% компаній вже почали впроваджувати рішення на базі штучного інтелекту, 54% мають серйозні сумніви щодо надійності та точності даних, що забезпечують ці системи. Цей розрив між широким розгортанням AI та проблемами з даними є однією з найактуальніших перешкод для підприємств у процесі масштабування їхніх ініціатив у сфері інтелекту.

Криза основи даних

Організації, що впроваджують AI у свої операції, стикаються з фундаментальною проблемою. Коли керівникам ставили питання про їхню готовність даних, лише 50% з них висловили впевненість у тому, що їхня інфраструктура даних достатньо підготовлена до вимог генеративного AI та передової аналітики. Це скептичне ставлення відображає глибші тривоги: майже половина опитаних бізнес-лідерів (46%) називає вразливості безпеки даних, тоді як 43% турбуються про порушення конфіденційності, а 42% бояться витоку чутливих або власницьких даних.

Гарі Котовець, старший керівник з даних, що відповідає за стратегію аналітики у провідній компанії з бізнес-інтелекту, підкреслює, що ефективність AI у кінцевому підсумку залежить від якості вхідних даних. «Точність, пояснюваність і релевантність вихідних даних AI безпосередньо залежать від якості даних», — пояснив він, наголошуючи, чому організації мають встановлювати те, що галузеві фахівці називають «керованими даними» — інформацією, отриманою з чистих, валідованих, односховищних репозиторіїв, що постійно оновлюються та перевіряються.

Проблема довіри до даних виявляє ще один важливий показник: лише 52% компаній вважають, що мають міцну базу даних, здатну підтримувати успіх генеративного AI. Тим часом 26% опитаних організацій висловлюють занепокоєння, що системи AI можуть посилити існуючі упередження, закодовані у тренувальних наборах даних.

Етапи впровадження та основні перешкоди

Компанії, що впроваджують AI, розподілені на різних етапах зрілості. Відповідаючи на опитування, респонденти зазначили, що вони досліджують і вивчають можливості (29%), активно впроваджують рішення (25%), розробляють продукти з вбудованим AI (24%) або запускають пілотні програми (10%). Незважаючи на цю широку активність, реальний прогрес залишається нерівномірним.

Найбільшими перешкодами для успішної інтеграції AI є дві ключові проблеми: доступ до надійних, бізнес-класових даних (33%) та орієнтація у складному ландшафті етичних і регуляторних вимог (33%). Додаткові перешкоди включають встановлення внутрішньої згоди щодо бізнес-пріоритетів (31%), формування команд із відповідною експертизою (31%), пояснення процесів прийняття рішень AI зацікавленим сторонам (28%), проведення належних оцінок ризиків (27%), демонстрацію окупності інвестицій (25%) та забезпечення відповідної прозорості алгоритмічних операцій (25%).

Серед компаній, що вже впровадили рішення на базі AI, найбільший видимий ефект спостерігається у спрощенні процесів (42%), спільному керуванні людськими працівниками з AI-помічниками (39%) та доповненні рутинних завдань (38%). Менше організацій досягли вимірюваного прогресу у передових застосуваннях, таких як моделювання сценаріїв (18%) та усунення упереджень у персоналі (13%).

Перспективи 2025: автономні агенти та регуляторна адаптація

Готуючись до майбутнього, три нові технологічні тренди домінують у ландшафті. Інтелектуальна автоматизація — системи, що поєднують правила-орієнтовану логіку з машинним навчанням — очолює список із 51% зацікавлених респондентів. Платформи для розмовного AI йдуть слідом (46%), тоді як мультимодальні та візуальні можливості AI привертають зростаючу увагу (33%). Крім того, одна четверта керівників активно готуються до впливів нових регуляторних рамок і управлінських стандартів, які очікується сформуються протягом наступного року.

Найбільш очікуваним застосуванням автономних AI-агентів — систем, здатних виконувати складні завдання з мінімальним людським втручанням — є автоматизація завдань, яку визначили 64% опитаних керівників як їхній основний випадок використання. Друге місце посідає підсилення людських можливостей (42%), далі йдуть зміцнення процесів управління даними (36%) та аналіз ринкових тенденцій (32%). Акцент на застосуваннях управління даними відображає визнання галузі, що автономні агенти можуть прискорити очищення даних, інтеграцію та аналітичні робочі процеси.

Організації залишаються зосередженими на тому, щоб нові можливості AI відповідали конкретним бізнес-цілям, при цьому зберігаючи пояснюваність, прозорість і відповідність ризикам — все це на основі надійної бази даних, що підтримує відповідальне та етичне масштабне впровадження.